Otimização de redes de sensores físicos e virtuais para monitoramento de monóxido de carbono na região metropolitana de São Paulo
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Tipo
Tese
Data de publicação
2024-12-06
Periódico
Citações (Scopus)
Autores
Borges, Marco Aurelio
Orientador
Silva, Leandro Augusto da
Título da Revista
ISSN da Revista
Título de Volume
Membros da banca
Lima, Bruno Luis Soares de
Sassi, Renato José
Rodrigues, Bruno da Silva
Lopes, Paulo Batista
Sassi, Renato José
Rodrigues, Bruno da Silva
Lopes, Paulo Batista
Programa
Engenharia Elétrica e Computação
Resumo
Um dos problemas que afeta as grandes cidades é a poluição do ar, causadora de doenças respiratórias. Embora existam sensores para monitorar este tipo de poluição, como Monóxido de Carbono (CO), um problema de pesquisa em aberto é identificar a quantidade ideal de sensores necessários para monitorar uma determinada região de maneira eficiente e precisa. Neste contexto, esta pesquisa propõe a elaboração de um método que otimize a quantidade de sensores utilizados para a criação de uma rede para monitorar a Região Metropolitana de São Paulo (RMSP). Para tanto, foi realizado um estudo de caso com a base de dados do Instituto Nacional de Metrologia (INMET), que fornece medições de temperatura e umidade pertinentes da área em questão, e sensores físicos que medem temperatura, umidade e CO. A proposta consiste em definir uma rede de sensores virtuais, na qual o valor de cada dispositivo é dado por um modelo de interpolação espacial denominado Inverse Distance Weighting (IDW). A partir disso, propõe-se o modelo de Fragmentação em Grupos por Rota (FGR), que visa distribuir os sensores em microrregiões com características semelhantes em termos de poluição. Como resultado, ´e apresentado, com detalhes, a distribuição do CO realizada pelo método de Monte Carlo, o qual tem a capacidade de gerar coordenadas dentro dos limites de latitude e longitude da área analisada. O principal resultado obtido foi o mapeamento de 36.378 medições de CO dentro da RMSP e a redução da quantidade de sensores empregados em 55% com uma variância média de 0.0563 para cada sensor.
Descrição
Palavras-chave
interpolação espacial , algoritmo genético , IDW , IoT